ウェイファインダー・ライド第I相試験

WayFinder Rideプロトタイプシステムは、使用性、アクセシビリティ、および概念実証を評価するために評価されます。 知的発達障害（IDD）を持つ66名がこの第I相試験に参加します。 サンプルサイズの推定は、WayFinder Ride、Uber、Lyftアプリケーションにおけるグループ間で発生する平均エラー数の差を検定することに基づいています。 合計66名の参加者（各グループ22名）が、20%の脱落率を考慮したランダム化3群試験に登録されます。 この試験は、調整済み共変量のR二乗が0.2であると仮定し、両側0.05の有意水準で一元配置共分散分析（ANCOVA）を使用して、f=0.41（グループ平均の標準偏差と共通標準偏差の比率で特徴付けられる）の中程度から大きな効果サイズを検出するために80%の検出力を持ちます。 参加者は18歳以上で、文書化されたIDDを持っている必要があります。 人口統計学的データとして、各参加者の全検査IQスコアおよびAdaptive Behavior Assessment System - 第3版（ABAS-3）スコアを収集し、適応機能の概念的、実用的、社会的領域に欠陥があるという診断基準を満たしていることを確認します。 これにより、研究者は参加者の適応機能レベルを追跡し、使用性と正確性への潜在的な影響を理解することができます。 研究者は、分析においてIQとABAS-3の複合スコアを共変量として使用します。 テンプル大学は、IDDを持つ個人を支援する地域に根ざした組織との広範なネットワークを通じて参加者を募集します（支援書を参照）。 組織のリーダーは、参加基準を満たす参加者に研究情報を提供します。 関心を示した人は、プロジェクトチームに紹介され、参加基準を満たしていることを確認し、研究に関する質問に答えます。 参加者は、データ収集時に適切であれば、便利でアクセス可能な場所での対面面談を予定されます。

インフォームドコンセントおよび／または同意を得た後、IDDを持つ参加者は、以下の3つのグループのいずれかにランダムに割り当てられます：1）WayFinder Rideプロトタイプ、2）Uberアプリケーション、3）Lyftアプリケーション。 各参加者は、参加順に研究IDを割り当てられます。 このID 1-66のリストは、募集開始前に事前にランダム化されており、各グループに均等な数の参加者が割り当てられるようになっています。 参加者は、割り当てられたライドシェアアプリケーションで旅行を予約するシミュレーションを完了します。 研究チームメンバーは、参加者がテストセッションを完了するのを観察し、プロトコルごとのエラー数と必要なサポート量を追跡します。 テストセッション中に実際のライドリクエストは行われません。 参加者は、このプロジェクトのために開発される認知的にアクセシブルなATLAS調査を使用し、回答の妥当性を高めるために、評価尺度を完了するために必要に応じてサポートを受けます。 評価尺度は平易な言葉で書かれ、視覚的および聴覚的サポートを備えて使用性を高めます。 参加者は、テストと評価フォームを完了した後、研究者とアプリの使用性に関する短いインタビューを完了します。 質的インタビュー中、研究者は評価尺度の回答を使用して、低評価と高評価について的を絞った質問をし、使用性とアクセシビリティに影響を与えるインターフェースの側面についてより詳細な質的情報を得ることを目的とします。 IDDを持つ参加者は、研究への参加に対して30ドルのギフトカードを受け取ります。 WayFinder Rideプロトタイプシステムは、使用性、アクセシビリティ、および概念実証を評価するために評価されます。 知的発達障害（IDD）を持つ66名がこの第I相試験に参加します。 サンプルサイズの推定は、WayFinder Ride、Uber、Lyftアプリケーションにおけるグループ間で発生する平均エラー数の差を検定することに基づいています。 合計66名の参加者（各グループ22名）が、20%の脱落率を考慮したランダム化3群試験に登録されます。 この試験は、調整済み共変量のR二乗が0.2であると仮定し、両側0.05の有意水準で一元配置共分散分析（ANCOVA）を使用して、f=0.41（グループ平均の標準偏差と共通標準偏差の比率で特徴付けられる）の中程度から大きな効果サイズを検出するために80%の検出力を持ちます。 参加者は18歳以上で、文書化されたIDDを持っている必要があります。 人口統計学的データとして、各参加者の全検査IQスコアおよびAdaptive Behavior Assessment System - 第3版（ABAS-3）スコアを収集し、適応機能の概念的、実用的、社会的領域に欠陥があるという診断基準を満たしていることを確認します。 これにより、研究者は参加者の適応機能レベルを追跡し、使用性と正確性への潜在的な影響を理解することができます。 研究者は、分析においてIQとABAS-3の複合スコアを共変量として使用します。 さらに、少なくとも18歳のIDDを持つ個人と毎週一貫して接触している親／介護者およびサービスプロバイダー20名を募集し、評価尺度と質的インタビューを通じてプロトタイプの使用性とアクセシビリティに関するフィードバックを提供してもらいます。 テンプル大学は、IDDを持つ個人を支援する地域に根ざした組織との広範なネットワークを通じて参加者を募集します（支援書を参照）。 組織のリーダーは、参加基準を満たす参加者に研究情報を提供します。 関心を示した人は、プロジェクトチームに紹介され、参加基準を満たしていることを確認し、研究に関する質問に答えます。 参加者は、データ収集時に適切であれば、便利でアクセス可能な場所での対面面談を予定されます。 インフォームドコンセントおよび／または同意を得た後、IDDを持つ参加者は、以下の3つのグループのいずれかにランダムに割り当てられます：1）WayFinder Rideプロトタイプ、2）Uberアプリケーション、3）Lyftアプリケーション。 各参加者は、参加順に研究IDを割り当てられます。 このID 1-66のリストは、募集開始前に事前にランダム化されており、各グループに均等な数の参加者が割り当てられるようになっています。 参加者は、割り当てられたライドシェアアプリケーションで旅行を予約するシミュレーションを完了します。 研究チームメンバーは、参加者がテストセッションを完了するのを観察し、プロトコルごとのエラー数と必要なサポート量を追跡します。 テストセッション中に実際のライドリクエストは行われません。 親／介護者参加者（n=20）は、WayFinder Rideプロトタイプでシミュレートされた旅行リクエストを完了し、その後、評価尺度と質的インタビューを通じてフィードバックを提供します。 すべての参加者は、セッション直後に割り当てられたアプリケーションの使用性とアクセシビリティに関する評価尺度を完了します。 参加者は、このプロジェクトのために開発される認知的にアクセシブルなATLAS調査を使用し、回答の妥当性を高めるために、評価尺度を完了するために必要に応じてサポートを受けます。 評価尺度は平易な言葉で書かれ、視覚的および聴覚的サポートを備えて使用性を高めます。 参加者は、テストと評価フォームを完了した後、研究者とアプリの使用性に関する短いインタビューを完了します。 質的インタビュー中、研究者は評価尺度の回答を使用して、低評価と高評価について的を絞った質問をし、使用性とアクセシビリティに影響を与えるインターフェースの側面についてより詳細な質的情報を得ることを目的とします。 IDDを持つ参加者は、研究への参加に対して30ドルのギフトカードを受け取ります。